AI駆動開発（AI-Driven Development）とは、開発工程の全般にAIを活用し、開発の効率化やエンジニアの負担軽減につなげる開発手法です。要件定義やコーディング、テストケースの作成など、各工程にAIが積極的に関与し、担当者の負担を減らしつつ開発のスピードアップにつなげます。

AI駆動開発の導入で、開発担当者はコードのチェックや試作品の検証など、成果物の品質に大きな影響を及ぼす工程に労力と時間を割けるようになります。

本記事では、AI駆動開発のメリットや注意点、導入する際の流れなどを解説します。

• AI駆動開発とは
• 従来型開発との違い
• AIアシスト開発との違い
• AI駆動開発が注目されている2つの理由
• 慢性的なIT人材の不足に対応するため
• 生成AIの性能が向上しているため
• AI駆動開発を導入する5つのメリット
• 開発工数や手戻りを削減できる
• 開発コストを削減できる
• コードの品質が高まる
• 業務の属人化を防げる
• 新しいアイデアを試しやすい
• AI駆動開発の3つのリスク
• ハルシネーションが発生する可能性がある
• 機密情報が外部に流出するおそれがある
• 一度に処理できる情報量に制約がある
• AI駆動開発が向いているケース・不向きなケース
• AI駆動開発の導入ステップ
• 1.目的を明確化する
• 2.プロジェクトチームを立ち上げる
• 3.開発環境とツールを整備する
• 4.コンテキストを最適化する
• 5.小規模な運用からはじめる
• 6.結果を評価する
• 7.適用範囲を拡大する
• AI駆動開発に使われる主なツール
• まとめ
• AI駆動開発に関するよくある質問

AI駆動開発（AI-Driven Development）とは、生成AIやAI開発プラットフォームなど、AIを開発プロセスの中心に組み込み、効率化を目指す開発手法です。要件定義やコーディング、テストなど、各工程でAIを積極的に活用し、人間は進捗状況の監視や成果物の検証などを担います。

AI駆動開発を導入すると、開発効率と成果物の品質を両立しやすくなります。従来は人間が担っていた作業をAIに任せられるため、人間は設計や品質管理など、成果物の完成度に大きく影響を与える工程に集中して取り組むことが可能です。

AI駆動開発と従来型開発との違いは、開発工程で人間が関与する部分です。

従来型開発は、要件定義やコーディング、テストなど、システムやアプリが完成するまでの工程をすべて人間が担当する手法です。開発に携わるエンジニアのスキルや経験によっては、急な仕様変更にも柔軟な対応が望めます。

ただし、すべての工程を人間が進めるため、担当者への負担は大きくなります。開発の規模や仕様によっては、開発期間が長期化しやすくなるでしょう。

一方、AI駆動開発はコーディングやテストなどにAIを積極的に活用し、開発期間の短縮と担当者の負担軽減を実現する手法です。開発工程の大部分をAIが担うため、人間は最終的な判断や検証など、高度な意思決定に集中して取り組めるようになります。

AIアシスト開発とは開発工程の一部にAIを活用する手法です。設計の壁打ちやサンプルコードの作成、デバッグ支援などをAIに任せ、開発のスピードアップや担当者の負担軽減を図ります。

AI駆動開発と異なり、AIが担う開発工程の範囲は限定的です。開発の大部分は人間が担っており、AIはあくまで作業負担を軽減する補助としての位置づけです。

個人またはチームでの活用にとどまっており、AI駆動開発と比べるとAI活用の効果は限定的といえます。

AI駆動開発が注目されている背景には、慢性的なIT人材の不足があります。加えて生成AIの性能が向上し、開発の幅広い工程で実用的に活用できるようになったことも、注目を集める要因となっています。

国内の労働力人口は少子高齢化の影響で減少している一方、IT需要は継続して拡大しています。人材供給が追い付いておらず、IT人材の不足は慢性化している状況です。求人を掲載したとしても、自社の条件に見合う人材を短期間で採用できるとは限りません。

IT人材の不足を解決する手段として期待されているのが、AI駆動開発です。データやドキュメントの整備、プロンプトのテンプレート化など、開発環境を整えておけば、経験の浅いメンバーでも一定水準以上の成果を出しやすくなります。

開発の成功事例や失敗事例など、ナレッジの共有も積極的に進めておくことで、非エンジニアも取り組みやすくなり、部署ごとに業務で必要なアプリやツールを開発できます。

ChatGPTやCopilotなど、高性能な生成AIが増えてきた影響で、より幅広い工程にAIを活用しやすくなりました。現在は開発効率の向上や人手不足解消を目的に、設計書やテストケースの作成、既存コードの解析など、さまざまな作業にAIが活用されています。

AI導入の成果が見えてきたことで、開発側も「AIをどのように活用すれば、効率的に開発を進められるか」といった考え方に変わってきています。

とくにエンジニア不足や開発の長期化に悩まされている企業にとって、AI駆動開発は課題解決が望める有効な選択肢といえるでしょう。

AI駆動開発の効果は、開発スピードの向上だけではありません。コストや成果物の品質、チームの体制、さらには新規事業の進め方にまで影響が及びます。

ここでは、導入によって得られる5つのメリットを順に解説します。

AI駆動開発を導入すると、開発の大部分をAIに任せられるようになり、開発効率が高まります。従来型開発と異なり、開発工程のすべてを人間が進める必要はありません。

設計書やソースコード、テストケースの作成など、工数のかかる業務を中心にAIへ任せることで、開発工数を削減し、担当者の負担も軽減できます。

また、完成した成果物の評価・検証・修正にもAIを活用できるため、エラーやバグを発見しやすくなります。不具合を招く原因の早期特定・修正によって、手戻りの工数やリリース後のメンテナンス頻度を減らせる点も魅力です。

AI駆動開発は従来よりも少人数で開発を進められるため、開発コストを削減できます。

業務システムやアプリなどを開発する際、費用の大部分は人件費です。開発規模が大きくなるほど人員が増えるため、開発コストが高騰する傾向にありました。

AI駆動開発を導入すれば、開発工程の大部分をAIに任せられるため、従来型開発ほど多くのエンジニアを投入する必要はありません。1案件あたりの人件費を抑えられるうえ、空いた人員を別の開発や既存システムの改善に振り分けられるため、組織全体における開発の生産性も高まります。

従来型開発ではエンジニアのスキルや実務経験などにより、コーディングの品質にばらつきが生じるケースもあります。大規模プロジェクトになるほど人員が増えるため、コードの可読性や保守性に差が生まれやすく、結果として手戻りやメンテナンス頻度が増える傾向にありました。

AI駆動開発では、既存のコードやコーディング規約、プロジェクトのルールを事前にAIへ参照させておくと、一定水準以上のコードを効率的に作成しやすくなります。

また、テストケースの作成やレビュー支援をAIに任せることで、人間が見落としがちなミスを早期に発見でき、チーム全体のコードの完成度を高められます。

従来型開発では、すべての工程を人間が担当するため、エンジニアのスキルや得意分野、プロジェクトの内容に応じて担当業務を割り当てる必要がありました。また、個々のエンジニアが培ってきた経験やノウハウに頼る場面も多く、業務が特定の従業員に偏りやすい状態にありました。

一方、AI駆動開発では開発工程の大部分をAIが担うため、少人数でも開発を進めやすくなります。また、ドキュメントやデータを整える過程で業務プロセスの標準化も進み、属人化が起こりにくくなります。

さらに、開発の進め方や実装パターン、レビューでの確認事項など、ベテランエンジニアのノウハウをマニュアルに残しておけば、組織全体でのナレッジ共有も可能です。

近年は機能を最小限に絞った製品をまず市場に出し、ユーザーの反応を見ながら改良を続けるか、撤退するかを判断する進め方が広がっています。完成品を市場に投入してから判断するよりも、無駄なコストを抑えやすいためです。

AI駆動開発を導入すると、試作品を最初にリリースするまでの期間を短縮できます。設計やコーディング、テストなど、リリースまでに必要な工程をAIに任せられるため、開発のスピードアップにつながります。

短いサイクルで試作品をリリースできれば、同じ人員と期間で多くのアイデアを試せます。収益化が望めるアイデアとすぐにやめるべきアイデアを早期に判断できるため、新たなビジネスチャンスをつかみやすくなります。

AI駆動開発は開発効率を大きく高められる一方、AIに任せる範囲が広がる分、従来型開発にはなかったリスクも生じます。いずれも導入前に把握しておけば、運用ルールやツール選定によって対策できるものです。

ここでは、とくに注意したい3つのリスクを解説します。

ハルシネーションとは、AIが間違った情報をあたかも事実かのように提示する現象です。事前学習でのデータ不足やあいまいなプロンプトなど、複数の要因が考えられます。

また、AIツールが生成したコードは、情報の正しさを検証したうえで出力されたものとは限りません。言語モデルは、事前学習した情報と与えられたコンテキストにもとづき、次に続く可能性が高い語を確率的に予測する仕組みです。

Web検索やドキュメントの参照など、外部の情報を組み合わせるツールも増えているものの、コードの記載ミスが発生する可能性は残ります。AIツールが生成したコードの内容はそのまま活用せず、レビューやテストを実施したうえで、どのように活用するかを判断してください。

外部の生成AIを活用する際、顧客情報や商品データなど、機密情報をプロンプトに含めるのは避けましょう。利用するツールや契約内容、料金プランによっては、入力したプロンプトの内容がAIの学習データに利用される可能性があります。

機密情報の流出リスクを軽減するには、法人向けプランの利用・移行を検討するのが賢明です。個人向けのプランや無料プランの場合、プロンプトの内容がデフォルトで学習対象に設定されているケースがあるためです。

また、学習データへの利用可否だけでなく、入力データの保存先や取り扱い方法なども確認しておく必要があります。入力した情報はベンダー側のサーバーに送信・保存され、データの保存期間や用途はベンダー側の判断に委ねられます。

加えて、プロンプトに入力してよい情報・避けるべき情報を社内でマニュアルに記載しておき、不用意な機密情報の流出を避けましょう。

AIツールが一度に処理できる情報量は拡大傾向にあるものの、限りがあります。基幹システムやERPなど、大規模システムを開発する場合は、大量のデータやドキュメント、コードを扱う必要があります。利用するモデルやプランによっては上限に達し、対応できないおそれがあるため、注意が必要です。

また、大量のドキュメントやコードをAIに参照させた場合、出力精度は高まる傾向にあるものの、多くの費用が必要です。仮に利用するAIツールが料金体系に従量課金制を採用していた場合、開発の回数やユーザー数が増えるほど、多くの費用を支払わなければなりません。

AIツールを選定する際は月額料金や初期費用だけでなく、料金体系や情報量の上限も確認しましょう。

AI駆動開発が向いているケースは以下のとおりです。

新しいサービスや製品の販売を検討しており、ユーザーの反応や試作品の動作を確認しながら進めたいケースで、とくに効果を発揮する開発手法といえます。

一方、以下に当てはまる場合は、AI駆動開発が向かない可能性があります。

理由としては、AIが作成したコードやテスト結果に問題がないかどうか、確認に多くの時間を要するためです。扱う情報量が多い場合はAIツールの処理上限に達しやすく、かえって工数が増えるおそれもあります。

AI駆動開発は、ツールを導入すればすぐに成果が出るわけではありません。目的の整理や体制づくり、AIに与える情報の準備などを順に進めることで、はじめて開発現場に定着します。

ここからはAI駆動開発の導入ステップを解説します。

まず「開発スピードを高めたい」「非エンジニアでも開発できる体制を整備したい」など、AI駆動開発の導入によって解決したい課題を明確化しておきましょう。目的があいまいな状態でAI駆動開発を導入しても、導入後のメリットを実感しにくくなります。

また、AI駆動開発の導入効果を正確に把握するため、KPIを決めておくことも必要です。KPI（Key Performance Indicator）とは、最終的な目標を達成するために立てる中間目標です。

エンジニアの作業時間やテストの回数、バグ件数など、KPIを設定しておくと、想定通りの効果が得られているかを把握しやすくなります。

次に、AI駆動開発を推進するプロジェクトチームを立ち上げます。チームのメンバーが中心になって、導入スケジュールの策定やAIツールの選定、効果測定など、導入・運用に向けた準備を進めていきます。

プロジェクトチームのメンバーは、開発部門の従業員だけで構成しないことが重要です。AI駆動開発は、非エンジニアが開発に携わる場面も増えるため、現場が抱える課題を正確に把握できる体制整備が必要です。業務効率の改善ニーズが大きい部署を中心に、さまざまな部署からメンバーを選びましょう。

そのうえで、以下の評価基準に照らし合わせてメンバーを選出します。

エンジニアリングマネージャーやITマネージャーなど、決裁権のある人をチームに加え、スピーディーな意思決定を実現します。

また、開発やAI活用に関する社内からの問い合わせに対し、窓口の担当者も決めておくと、導入後のトラブルが発生しにくくなります。

続いて、生成AIやAI開発プラットフォームなど、開発に用いるAIツールを選定します。搭載機能や料金体系、サポート体制はツールごとに異なるため、それぞれの特徴を理解したうえで比較しましょう。「多少コストがかかっても機能性を重視する」「予算内に収まることを最優先する」など、判断の優先順位を決めておくと絞り込みやすくなります。

また、自社の開発環境によっては、サーバーやネットワーク機器といった開発基盤の構築も必要です。インフラの準備に時間をかけたくない場合は、PaaS（Platform as a Service）の活用を検討しましょう。開発に必要なインフラがパッケージ化されているため、自社で一から用意するよりも効率的に基盤を整えられます。

コンテキストとは、AIが回答を生成する際に参照する情報のことです。ユーザーが入力したプロンプトや過去のやり取り、ツールが自動的に読み取る情報などが含まれます。たとえば、エディタ統合型のAIツールはプロンプトに加えて、開いているファイルの内容も参照しながらコードを生成します。

AIは、プロジェクト固有のドメイン知識や命名規則、設計時のルールなど、こちらから情報を与えない限り、出力結果に反映しません。

プロジェクトの内容やルールに見合ったコードを作成するため、開発に関する以下の情報も与えましょう。

また、効果的だったプロンプトやAIが誤解しやすいプロンプトなど、プロンプトに関するナレッジを組織で共有することも重要です。AIの性能を最大限に引き出すには、プロンプトの内容や書き方にも気を配らなければなりません。

コード補完やレビュー用など、用途や工程別にプロンプトをテンプレートにしておくと、開発に慣れていない人も取り組みやすい体制を整えられます。

AI駆動開発を導入する際は、特定の開発工程や規模の小さい案件などから運用をはじめます。いきなりすべての案件に適用するよりも、導入効果や課題を正確に把握できるからです。

たとえば社内向けの業務アプリ開発において、設計書やテストケースの作成といった一部の工程だけをAIに任せる方法があります。対象を絞り込んでおけば、仮に不具合が起きても影響を最小限に抑えられるでしょう。

小規模な運用で成功体験を重ねておけば、社内の理解も得やすくなり、AIの適用範囲を広げやすくなります。

小規模な運用の分析結果をもとに、現状の課題や導入効果を把握します。「実装が進めやすくなった」「テストの回数はかえって増えた」など、開発の担当者からフィードバックをもらい、今後の判断に活かします。

AI駆動開発は、単発の案件に活用する開発手法ではありません。定期的に評価の場を設け、評価をもとに適用範囲や運用ルールなどを見直すことで、継続的な運用につなげます。

小規模運用で問題なければ、徐々にAIに任せる開発工程の範囲を広げていきます。適用範囲を拡大する際は、以下の内容を事前に決めておくことが必要です。

成功・失敗事例を組織全体で共有すると、再現性の向上やミスの再発防止につなげられます。

AI駆動開発では、要件定義やコーディング、テストなど、工程ごとに複数のツールを組み合わせ、開発を進めるのが一般的です。主なツールを以下に記載しました。

ツールを選定する際は、優先して効率化したい工程を事前に決めておくことが重要です。ツールごとに搭載機能や得意分野は異なるため、効率化・自動化したい工程に合ったものを選ぶ必要があります。

AI駆動開発とは生成AIやAI開発プラットフォームなど、AIを積極的に活用して開発の効率化を実現する手法です。要件定義やコーディング、テストなど、開発工程の大部分をAIに任せ、人間は高度な意思決定が求められる作業に集中できる点が特徴です。

AI駆動開発の導入によって、従来よりも短期間でシステムやアプリ開発を進められます。プロンプトのテンプレート化やマニュアルの整備などを進めると、経験が浅い従業員でも開発を進めやすくなります。

ただし、AIが作成するコードの中身やテスト結果などが、常に正しいとは限りません。リリース後の不具合やトラブルを避けるためにも、AIが提示した回答をそのまま活用するのは避けましょう。

また、AI駆動開発を導入する際は、小規模な運用からはじめます。いきなり全社で導入すると、従業員にかかる負担が増え、業務の効率性や成果物の品質に影響を及ぼしてしまうリスクがあります。目的の整理やプロジェクトチームの立ち上げ、開発環境の整備など、徐々に適用範囲を広げていくことが大切です。

加えて従業員の意見をもとに進め方や運用ルールを見直し、AIと人間の役割を整理していきましょう。

要件定義や設計、コーディングなど、開発工程の大部分でAIを活用し、開発スピードを高める手法です。設計書やソースコードの作成など、さまざまな業務をAIがこなすため、従来よりも開発期間を短縮できます。

詳細は「AI駆動開発とは」をご確認ください。

ハルシネーションや情報漏洩の防止対策などが求められる点です。出力結果を人間が必ず確認する、機密情報をプロンプトに入力しないといった対策が求められます。

詳細は「AI駆動開発の3つのリスク」をご確認ください。